tensor在电脑的储存,分为两个部分(也就是说一个tensor占用了两个内存位置),一个内存储存了这个tensor的形状size、步长stride、数据的索引等信息,我们把这一部分称之为头信息区(Tensor);另一个内存储的就是真正的数据,我们称为存储区 (Storage)。换句话说,一旦定义了一个tensor,那这个tensor将会占据两个内存位置,...
print("获取第一行:", tensor[0]) # 获取第一行 print("获取第一行第一列的元素:", tensor[0, 0]) # 获取特定元素 print("获取第二列的所有元素:", tensor[:, 1]) # 获取第二列所有元素 # 2. **形状变换操作** print("\n【形状变换】") reshaped = tensor.view(3, 2) # 改变张量形状...
reshape() 函数: 用于在不更改数据的情况下为数组赋予新形状。 view Tensor.view(*shape) → Tensor torch中,view() 的作用相当于numpy中的reshape,重新定义矩阵的形状,用法不一样 importtorcha=torch.arange(6)aa=torch.reshape(a,(1,6))aaa=torch.reshape(a,(-1,))# aaaa = torch.reshape(a, (,-1...
tensor 的 reshape。同numpy一样,可以改变tensor的shape,新的tensor只是是原来tensor的视图,二者共享存储空间。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> a = torch.rand((3,4)) >>> b = a.reshape((4,3)) >>> b[0,0]=22.22 >>> a tensor([[22.2200, 0.9620, 0.7581, 0.1273],...
若想真正了解 view() 与 reshape() 的区别,要首先去了解 PyTorch 中 Tensor 的存储方式,即张量存储的底层原理。 首先介绍 storage() 这样一个函数: Pytorch中的一个 Tensor 分为头信息区 (Tensor) 和存储区 (Storage)。 信息区主要保存着tensor的形状 (size)、步长 (stride)、数据类型 (type) 等信息。而真...
① 要改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值,可以调用reshape函数。 import torch x = torch.arange(12) # 初始化一个0-11的张量 #tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) x = x.reshape(3,4) # 一维张量改为3行四列的张量 ...
根据数值创建 Tensor torch.zeros() 创建全0张量 language torch.zeros(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) size(int...): 张量的形状 out(Tensor): 输出张量,将新建的张量写入 out 张量中 ...
一、Tensor变形Tensor变形是指改变Tensor的形状,而保持数据不变。PyTorch提供了多种方法来改变Tensor的形状,如view()、reshape()、transpose()等。 view()方法:使用view()方法可以按需创建具有所需形状的Tensor。它返回一个新的Tensor,该Tensor具有指定的形状,并保持原始数据不变。示例: import torch x = torch....
指定tensor新的shape,reshape过后不会更该数据量和数据格式,只是对数据的shape做了调整,因此要保证reshape前后元素个数一致。参数: input(tensor) - 输入tensor shape(tuple or *size) - 新的shape 如果还剩下一个维度,很好,你可以直接使用-1来替代,表示这个维度中应该有的元素数量 ...
reshape(12,1) tensor([[1.], [1.], [1.], [1.], [2.], [2.], [2.], [2.], [3.], [3.], [3.], [3.]]) 使用reshape() 函数,我们可以指定reshape后 行x列 形状。注意所有的形状都必须考虑到张量中元素的数量。在我们的例子中,这是: rows * columns = 12 elements 当我们处理...